브라키오사우루스

회사생활 이라는 것이 - 소맥 다섯잔, 소주 세잔 정도 먹고 쓰는 글

2026-03-25T14:06:10Z

나도 내가 가끔 너무 크게 웃는다는 걸 알고 있다. 가끔은 웃을 일이 아닌데 웃기도 한다. 어색할 때 그렇다. 할 말을 생각하고 있다가 다른 사람이 말하고 있는데 말을 꺼내기도 하고 반대로 타이밍을 놓쳐서 말을 못 하기도 한다. 자비로운 사람들은 내 이야기를 대화에 포함시켜 준다. 나는 갑자기 이상한 티브이 프로그램 이야기를 해서 분위기를 가라앉히기

저마다의 ‘내가 일하는 이유‘가 필요합니다 - 피로 앞에 장사 없다. 충성을 흔들리게 하는 피로감

2026-03-08T23:00:11Z

소설을 보면 주군과 기사단 이야기가 나옵니다. 기사단에서도 왕을 가까이에서 모시는 측근 기사들이 있죠. 그리고 이 중 누군가는 배신을 합니다. “왜 배신을 한 거지?” “주군을 모시면 부귀영화가 올 줄 알았는데 맨날 전쟁에 불려 가 목숨 걸고 싸워야 하니…” “그게 기사단의 존재 이유 아닌가?” “백성을 구하면 뭐 합니까? 제가 죽게 생겼는데” “그들이

데이터사업은 예술에 가깝다 - 26년에는 더 많은 기업이 데이터 수익화할 수 있게

2026-03-06T00:14:58Z

디자이너의 경쟁력은 어디에 둘 수 있을까요? ‘유명한 디자이너가 되고 싶다, 돈을 많이 버는 디자이너가 되고 싶다’를 넘어 디자인 자체를 잘한다는 것의 기준이 무엇일까요? 가수도 비슷합니다. 본업인 노래를 잘하면 성공할 확률이 높지만 노래를 잘한다고 꼭 성공하는 건 아닙니다. 연차가 높아진다고 노래를 잘하게 되는 것도 아닙니다. 무대 매너가 좋아지거

생각할수록 수렁에 빠지는 업의 고민 - 동쪽에서 나타날 현인을 기다립니다…

2026-02-28T11:19:34Z

분명히 물었습니다. “그 쳇Gpt라는 건 어디서 쓸 수 있는 거예요?” 질문을 듣자마자 저는 생각했죠. 아 고객 파악이 덜되었다. 여태 내가 한 설명이 고객 입장에서는 이해가 안 됐겠구나, 비즈니스 말하기는 목적 있는 말하기입니다. 고객이 이해를 하지 못한다면 목소리가 아무리 좋아도, 깊이 있는 통찰이 들어있어도 아무 쓸모가 없습니다. 그런데 같은

2026년 데이터에 관심 있다면 시작은 여기 - AI금융빅데이터플랫폼(https://abp.bccard.com)

2026-02-03T02:29:25Z

벌써 2월입니다. 옛 선배들이 하는 말로 설 지나면 3월이고, 더워서 얼레벌레하다 보면 추석이고, 추석연휴 지나면 이제 성과보고한다는 말이 있지요. 시간이 참 빠릅니다. AI 공부를 좀 하고 계신가요? 관련 기사가 쏟아집니다. 유튜브에서는 AI관련 콘텐츠를 한번 보고 나면 카이스트 김대식 교수, 송길영 작가 등의 영상이 연관해서 뜨지요. 회사에서도

데이터사업 영업이익이 왜 마이너스예요? - 이 말이 들린다는 건 곧 흑자전환한다는 뜻입니다!

2025-11-16T22:01:59Z

데이터 사업을 하다 보면 이런 질문을 종종 듣습니다. “데이터는 회사에 있던 건데, 가져다 팔면 무조건 이익이 남아야 하는 것 아닌가요?” 파는 족족 마진이 남을 것 같은데 왜 영업이익이 마이너스냐는 질문입니다. 매출이 어느 정도 나는데, 영업이익이 왜 흑자가 나지 않는지 의아해하기도 합니다. 이런 생각은 데이터를 놀이터의 흙과 같이 바라보는 시각입니다.

데이터사업팀은 뭐가 맨날 급해요? - 조직의 속도를 맞춰야 할 때입니다

2025-11-10T12:37:55Z

데이터사업팀은 맨날 왜 급하다고 하냐는 말을 들을 때마다, 저는 이게 지각하는 이유와 비슷하지 않을까 생각이 듭니다. 8시 50분에 사무실에 도착하고서도 ‘하마터면 오늘 지각할 뻔, 아슬아슬했다 ‘고 말하는 사람이 있고, ’아직 10분 남았네, 편의점 들렀다 갈까 ‘ 하는 사람도 있습니다. 같은 시간을 다르게 느껴서 그렇습니다. 결국 급하고 아니 고의 차이

데이터로 가장 돈 되는 분야가 뭐예요? - 먼저 가서 표준이 되자!

2025-11-02T22:27:28Z

그냥 돈을 버는 게 목적이라면 우리는 요즘 같이 코스피가 불타는 시절에 주식으로 돈을 엄청 벌 수 있지 않을까요? 회사에서 10억만 투자해 주면 그걸 여러 가지 방법으로 투자해서 100억을 만들 수 있을지 모릅니다. 물론 10억을 다 까먹을 수도 있겠지만요. 주식 투자로 돈을 벌고 싶다는 말이 아니라, 우리의 목표가 그냥 돈을 버는 것이 아니고 ‘데이터를

데이터가 왜 중요한 거예요? - 모든 업무를 데이터가 둘러싸는 data moat strategy

2025-10-26T22:15:04Z

데이터 원천사를 무시하지 마라, 이런 말 혹시 들어보셨나요? 데이터 사업을 하다 보면 가끔 들리는 말입니다. 대기업의 직접 참여가 제한되는 계약이 많아 중소기업이 앞에서 입찰 및 계약 진행을 하게 되는 경우가 있습니다. 고객과의 접점을 갖는다는 건 사업에서 큰 힘으로 작용합니다. 이렇게 힘이 생긴 제휴사가 데이터 공급사에게 협의되지 않은 요구를 하거나, 데

사람을 더 주면 2배 벌 수 있어요? - 지금, 사업 전문가가 투입되면 가능합니다!

2025-10-19T22:10:26Z

사업의 성장 곡선 왜 데이터 사업은 1월부터 12월까지 계속 바쁠까요? 다른 팀들은 월초에 바쁘다가도 월말이 되면 한가해집니다. 어떤 팀은 연초에 바쁘다가 10월부터 여유가 생기기도 합니다. 해낼 수 없는 일을 욕심내고 있는 걸까요, 일머리가 없어서 일까요? 사람마다 다른 원인을 찾겠지만 저는 데이터 사업이 임계점에 도달한 게 아닌가 생각합니다. 데이

데이터와 AI 누가 주도권을 가져야 할까요? - 수익화의 본질은 데이터에 있습니다

2025-10-12T22:58:27Z

고객의 지갑을 여는 것은 무엇인가 며칠 전 한 선배가 물었습니다. “데이터만 팔아서 돈이 되겠어?, 다들 AI로 옮겨간 것 같은데?” “그러니까요. 저도 이제 다른 거 해야 돼요” 근황 토크에는 진지한 답이 무겁습니다. 하지만 생각해볼 수 있는 질문을 준다는 점에서 반갑죠. 만약 진지하게 대답을 해야 한다면 어떻게 설명할 수 있을까 생각해봤습니다. 평소

데이터 사업 경력직을 채용한다면 - 서로 다른 어른들이 만나 같이 일을 한다는 것

2025-10-06T01:07:27Z

우리 회사 안에 바로 일할 수 있는 사람이 부족할 때 고민하는 게 경력직원 채용입니다. 아니면 변호사, 회계사 같이 완전한 전문직이 필요할 때도 고려합니다. 신입사원은 애티튜드가 좋은 직원들을 채용해서 키워서 써먹으려고 할 때, 경력사원은 이미 다른 회사에서 뛰어난 성과를 내고 있는 직원을 바로 써먹으려고 할 때 채용합니다. 여기서 이 바로 써먹는다는

데이터 사업은 어떤 사람이 잘해요? - 사람도 기계도 기다려줘야 합니다

2025-09-28T22:19:03Z

지금 우리가 키워야 할 핵심인재 데이터와 AI를 교육한다고 하면 누구를 대상으로 해야 할까요? 저는 현업에서 특정분야에 전문가로 성장하고 있는 선임대리님과 과장님을 대상으로 해야 한다고 생각합니다. 그다음은 팀장이고, 그다음이 임원이고, 마지막이 신입사원입니다. 하지만 지금 우선시되는 교육대상은 신입사원과 임원인 것 같습니다. 데이터 분석가가 다른 본부

회사이름 없이도 경쟁력이 있을까? - 동네 단골집에 머물 것인가, 프랜차이즈로 확장할 것인가

2025-09-22T02:56:21Z

금융회사라고 해서 데이터로 금융만 하는 건 아닙니다. 우리가 잘 다져놓은 토양이 있어 그 위에 비즈니스를 쌓을 수 있다는 건 큰 장점입니다. 하지만 더 성장하기 어렵게 만드는 한계 요소가 되기도 합니다. 실현이 가능하던 그렇지 않던 사업의 끝에서 우리가 도달할 수 있는 미래의 모습을 그려봅니다. 데이터 사업을 하다 보면 간혹 이 운동장을 뛰어넘고 싶다는

데이터 사업 전략이 필요하지 않나요? - 태도 위에 전략을 쌓아야 움직입니다

2025-09-14T22:08:21Z

전략은 성과로 말해야 합니다 우리는 저마다 전략에 대한 환상이 있습니다. 지원, 운영보다는 전략, 기획 같은 말이 멋있기도 합니다. 전략이라고 말했지만 일을 어떻게 해야 되는지 알려달라는 말 같기도 합니다. 사실은 업무를 할 수 있는 구조적인 틀, 시스템에 대한 이야기가 아닐까 싶습니다. 저는 기존에 세웠던 전략이 종이에만 있는 게 아닌가 생각합니다.

국내 대기업 데이터 사업 팀장의 역할 - 오지 않는 옥수수 트럭을 기다립니다

2025-09-07T22:25:25Z

팀장, 참 어려운 직책 현재 주변의 환경을 떠올립니다. 상무 직급을 달고 영업했더니 고객들이 어려워해서 직급을 팀장으로 낮추고 상무직을 없앴다는 회사가 있습니다. 또 어떤 회사는 영업에 힘을 싣기 위해 직급을 상향해서 팀장을 상무로 만든 회사도 있죠. 이 회사들은 어떤 생각을 하고 있는 걸까요? 방향은 결국 다르게 풀렸지만 고객에게 다가가기 위한 고민은

왜 데이터는 비쌀까? - 비싸게 사야 값어치 있게 사용합니다!

2025-08-31T21:59:12Z

데이터 가격에 대한 이야기가 나오면 대부분 깜짝 놀랍니다. 서로 다른 관점에서 놀랍니다. “아니, 데이터가 이렇게 싸요? 비싼 줄 알았는데” “헉, 데이터가 그렇게 비싸요?” 같은 가격을 듣고도 고객에 따라 반응이 천차만별입니다. 데이터가 왜 그렇게 비싸냐는 질문에 포함된 진짜 의미를 생각해 봤습니다. 첫 번째는 “이 돈을 낼 만큼 가치가 있나?” 데

어떤 데이터가 좋은 데이터예요? - 데이터를 직접 보유한 기업의 데이터

2025-08-24T22:27:21Z

품질이 보증된, AS 가능한, 데이터 정품 내가 묻고 싶은 것을 상대방이 물어보기도 합니다. 아 배고파 뭐 먹을까? 바로 뒤따라 묻지요. 너 뭐 먹고 싶은데? 그럼 상대방이 답합니다. 그냥 빨리 오는 걸 시키자거나 중식 중에 고르자고 하거나, 너 먹고 싶은 걸로 고르라고 하지요. 데이터 설명을 하다가 자주 듣는 질문이 있습니다. 어떤 데이터가 좋은 데

도대체 데이터를 누가 사요? - 모두가 삽니다. 중소기업 빼고요…

2025-08-17T22:23:44Z

돈 벌었다는 사람을 믿지 못하는… 국내 한 기업에서 데이터 사업으로 90억 수익이 났습니다. 같은 이야기를 듣고도 각자 다른 생각이 들 텐데요. 여러분은 듣자마자 어떤 생각이 드셨나요? “우와 진짜 90억을 벌었어? 나도 벌고 싶다” “수익을 어디까지 포함한 거야? 이거 저거 막 때려 넣은 거 아니야?” “어떻게 90억을 벌 수 있지, 시장이 작은데 “

지금 들어가 보세요, 빅데이터플랫폼 - 데이터도 신상품이 나왔는지, 이벤트를 하는지 확인해 보세요

2025-08-10T22:14:23Z

언제 알고 싶으세요? AI가 대체 뭐야, 데이터는 어떻게 활용하는 거야? 매번 묻기만 하는 사람들이 있습니다. 정작 관련된 책 한 권, 동영상 하나 보지 않으면서 말이죠. 물론 별다른 노력을 안 해도 자연스레 알 수 있어야 되는 거 아니냐고 말할 수도 있습니다. 하지만 모두가 알게 되는 때에 나도 알게 된다면 너무 늦은 거 아닐까요? 업무와 관련된 것이었다